基于数字孪生技术的机场运行保障资源智能管理路径研究

李征

中国民用航空飞行学院洛阳北郊机场有限责任公司  

作者简介：李征（1992.10.4-）男，大学，经济师，研究方向：机场运行。

摘要：针对机场运行保障资源冲突频发、管理效率亟待提升的问题，本文提出了一种基于数字孪生技术的全流程动态仿真与优化智能管理实现路径。通过构建全域同步的实时数据流与数字镜像，并融合多维度规则引擎与机器学习预测模型，建立一套主动式冲突预警机制，实现对资源冲突的分级、分类前瞻性识别。然后设计基于高保真离散事件仿真与并行计算的“沙盘推演”引擎，在虚拟环境中对多种智能生成的调配方案进行快速仿真，精准评估其连锁影响与关键绩效指标。最后以多维度量化看板、专业时空图表及沉浸式三维复盘为核心的可视化决策依据输出体系，为管理者提供直观、量化、可交互的方案比选与优化支持。该路径整合了感知、分析、决策与验证的全过程，为提升机场运行保障资源的协同效率与智能管理水平提供了兼具理论创新性与工程实践价值的系统性解决方案。

关键词：数字孪生、运行保障资源、智能管理、动态仿真、冲突预警

引言：随着航空运输量的持续增长，机场运行保障资源的精细化、智能化管理已成为提升机场整体运行效率与安全水平的关键。机位、车辆、人员等关键资源具有时空强关联、流程耦合紧密、需求动态波动等特点，传统依赖人工经验的调度模式，在面对航班延误、突发事件等扰动时，常陷入响应滞后、决策被动的困境，易引发资源冲突与连锁延误，制约了机场的容量释放与服务品质。近年来，数字孪生技术为实现复杂物理系统的全息映射、动态仿真与前瞻决策提供了革命性范式。然而，如何构建一套集实时感知、智能预警、仿真推演与可视化决策于一体的闭环管理路径，实现保障资源从“被动处置”到“主动优化”的范式转变，仍是当前研究的难点与前沿。本文旨在系统探究基于数字孪生的机场运行保障资源智能管理实现路径。通过构建全域同步的数字镜像与“规则+预测”的主动预警机制，设计基于离散事件仿真的“沙盘推演”引擎，并融合多维度可视化决策支持体系，最终形成一套“虚实互动、以虚控实”的智能决策工作流，为实现机场运行保障资源的协同优化与智能管控提供系统的理论框架与实践参考。

一、机场运行保障资源冲突预警模型构建

通过“规则引擎+预测模型”的层次化预警机制，实现从“被动响应”到“主动预见”的转变，分级、分类提前识别资源冲突。

（一）在数据层构建全域同步的实时数据湖

1.通过API接口、消息队列（如Kafka）等技术，接入机场协同决策系统（A-CDM）实时获取航班计划与动态、空管流量信息、GPS/北斗车辆位置、地勤人员智能终端数据、机位/廊桥传感器状态等信息，获取必要基础数据集成。

2.在虚拟空间中，为每一个航班、车辆、人员、设施等机场运行保障实体创建并维护一个具有位置、状态、任务、计划等完整属性的“数字镜像”，确保数据同步频率达到秒级，完成数字孪生建模。

（二）在规则层建立多维度、可配置的静态规则库

1.明确时空冲突规则，定义资源占用的时空逻辑。如“同一机位占用时间间隔必须≥15分钟”、“同一辆加油车完成A航班作业后，移动到B航班机位的最短时间为6分钟”。

2.明确流程冲突规则，定义保障作业的逻辑顺序和依赖关系。如“行李装卸必须在加油作业开始前完成”、“客舱清洁必须在旅客下机后、上机前进行”。

3.制定资源能力规则，明确定义资源的固有约束。如“超大型航空器必须停靠指定廊桥机位”、“电动摆渡车电池容量仅支持连续运行4小时”。

（三）在预测层集成机器学习模型，动态识别潜在风险

1.利用机型、航线、旅客数、天气、历史准点率等历史数据训练回归模型（如XGBoost），动态预测每个航班的实际过站时长，得到更精准过站时间。

2.基于预测的过站时间、旅客人数、货邮量，利用线性规划或时间序列模型，预测各时段对廊桥、摆渡车、清洁队、行李车的峰值需求。

3.将预测结果（如“航班A可能延误30分钟抵达”）输入规则引擎，在数字孪生体中推演未来1-4小时资源占用情况，计算航班运行保障高、中、低冲突概率。

（四）明确预警输出。系统在三维可视化界面中，对高概率冲突点进行高亮闪烁、红/黄/蓝颜色预警，并推送详细的预警报告至相关岗位的终端。

二、机场保障资源运用仿真推演

通过“离散事件仿真+并行计算”的沙盘推演引擎，在虚拟空间中低成本、高效率地验证多种处置方案，评估连锁反应。

（一）构建仿真模型

1.精细化定义航班、车辆、人员等仿真对象的行为逻辑、移动速度、作业耗时等，进行实体建模。

2.运用流程图或Petri网精确复现从航班落地到起飞的整个保障流程，并设置各流程间的逻辑关系与资源依赖，对过程进行建模。

3.引入实际运行环境中的不确定性事件，如车辆故障概率、恶劣天气对作业的影响系数、旅客登机延迟的随机扰动等因素，让模型更接近真实场景。

（二）开发“一键式”方案生成与并行仿真机制

1.当接收到预警或计划变更指令后，系统内置的“方案生成器”根据预置策略库，自动生成N套备选方案。

2.利用云计算资源，将N套方案分发到不同的计算节点，基于同一初始快照（当前数字孪生状态）进行并行仿真，快速模拟未来2-6小时的运行情况。

（三）连锁影响评估算法

1.对关键绩效指标进行计算，在每次仿真结束时，自动统计每套方案的航班总延误分钟数、资源平均利用率、保障直接成本（人力、能耗）、作业流程紧凑度等KPI。

2.开展敏感性分析，识别方案中的“关键路径”和“瓶颈资源”，分析各个因素会对整体结果产生放大影响。

3.进行鲁棒性测试，在方案中加入微小扰动（如模拟一辆车临时故障），观察方案的稳定性和抗风险能力。

三、输出结果

运用“多维度看板+沉浸式复盘”的可视化决策依据，为决策者提供直观、量化、可追溯的比选依据。

（一）量化对比看板

1.将各方案的延误、成本、效率等多个关键指标归一化处理后，绘制在同一雷达图中，形成综合评分雷达图。

2.绘制平行坐标图展示多方案在多指标下的权衡关系，决策者可以拖动指标轴线，动态观察方案排序变化，辅助进行多目标决策。

（二）专业可视化图表

1.以时间（横轴）和资源/机位（纵轴）为核心的二维视图。用时空甘特图以不同颜色的条形块清晰展示每个资源的任务排程，冲突和空闲时段直观可见。：

2.在机场平面图或时间轴上，用颜色深浅展示不同区域、不同时段的资源使用密度，快速定位拥堵区域和闲置资源。

（三）沉浸式三维复盘与推演

1.将最优的1-3套方案的仿真过程，在数字孪生三维场景中进行加速动画回放。决策者可像观看“实况录像”一样，观察飞机滑行、车辆调度、人员作业的全过程，直观感受方案的流畅性与潜在问题。

2.允许决策者在三维场景中手动微调方案（如拖拽一辆车到另一任务点），系统实时重新计算并展示调整后的KPI变化，实现“所见即所得”的交互式决策。

3.当选中某个冲突点或决策点时，系统用脉冲动画或高亮连线的方式，动态展示该事件引发的连锁影响路径，清晰揭示因果关系。

本研究的核心贡献在于整合了“感知-预警-推演-决策-验证”的全过程，形成了一套“虚实互动、以虚控实”的闭环智能决策工作流。不仅实现了从传统被动响应到主动智能优化的管理范式转变，也为提升机场运行保障资源的协同效率与整体运行韧性，提供了兼具理论创新性与工程实践价值的系统性解决方案。展望未来，随着数据融合深度与算法智能水平的持续提升，该路径有望进一步拓展至机场全域运行协同优化，为智慧机场的建设提供坚实的技术支撑。

参考文献：

［1］张宇.对于大型枢纽机场运行管理的思考—以北京大兴国际机场为例[J].民航管理,2025,4:67-69.

［2］刘畅.枢纽机场航班地面保障协同运行关键技术研究.[D].成都:四川大学,2024.

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